机器学习开发环境安装 Tensorflow 2.5.0 + Cuda 11.2 + cudnn 8.1 (windows)

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随着机器学习的兴起，越来越多人投入机器学习的开发。

环境开发便是这条旅途的第一站，今天介绍的是在 windows 环境下来安装 Tensorflow 2.5.0。

常用的开发套件有 Tensorflow 、Pytorch 等等，如果你同时要使用这些套件，记得要安装采用相同 Cuda 版本的版本号。

1.查询要安装的版本

首先打开 Tensorflow 的网页来查询各版本的 Cuda 与 cudnn 版本号，选择你要的版本。 ( 记得转换成英文网页 )

https://www.tensorflow.org/install/source#linux

2.下载 CUDA , cudnn 与安装

CUDA : https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

cudnn : https://developer.nvidia.com/cudnn

 选择 previous 找到自己要的版本下载，在下载 cudnn 时比较麻烦，需要先加入 NVIDIA 的会员。

下载完后安装 CUDA ，并把 cudnn 解压缩，里面的东西丢到对应的资料夹就完成了 。

( 预设是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2  )。

打开 cmd 输入 nvcc -V 检查是否安装成功，有正常的跑出东西就可以了。

3.安装Anaconda 

Anaconda : https://www.anaconda.com/products/individual

下载后依照指令安装即可，结束后打开 Anaconda Prompt

输入指令建立虚拟开发环境

conda create --name tensorflow anaconda

上面的 tensorflow 可以改成你想要的虚拟环境名称，同时创立虚拟环境时也可以指定 python 版本

( 加入 python==版本号 即可)

完成后输入以下指令开启虚拟环境 ( 如果改过环境名称就是打入你改的名称 )

activate tensorflow

4.安装tensorflow

接着打入以下指令安装环境， 等号后面可以改成自己想安装的版本号。

pip install tensorflow-gpu==2.5

完成后打开 Navigator 选择 Tensorflow 环境，并打开 Jupyter ，建立一个新的Python文件。

打入以下指令检查是否安装成功 ( 跳出 ERROR 就是失败 )

import tensorflow as tf
tf.__version__

如果成功跑出版本号就是成功了，即可以开始你的机器学习之旅。

下面有 Youtube 影片，有完整的操作过程。

https://youtu.be/A-j-KnwoRh8